LangChain Agent 如何调用LLM？流程调度如何设计？

“明明配好了Agent，LLM却不动？”——调度流程没搞懂，再强的模型也白搭

上周一位做智能客服的朋友找我救火：“Dr. n8n，我的LangChain Agent接了OpenAI，但用户提问后系统卡死，日志里全是超时错误！”我一看代码，问题不在模型，而在调度逻辑——他把LLM当成了“随叫随到的实习生”，却忘了给它安排“工作流程”和“上下班时间”。这就像让一个天才程序员裸奔进战场，没有任务队列、没有资源分配，不崩才怪。

Agent不是遥控器，而是“项目经理”：理解调用LLM的核心原理

很多人以为LangChain Agent调用LLM，就是发个prompt完事。错！真正的Agent更像一个“项目经理”：它要接收需求（用户输入）、拆解任务（规划步骤）、分配资源（选择工具/模型）、监督执行（循环调用）、验收成果（判断是否完成）。整个过程是动态决策的，不是线性脚本。

我在帮某跨境电商客户搭建退货处理Agent时发现：如果直接让LLM处理“用户说‘我要退货’”，它可能只会回复“好的亲”，而不会触发库存回滚+物流单生成+客服通知三个子任务。必须靠Agent的“调度大脑”来分解和串联。

关键角色有三个：

• Agent Executor：总指挥，负责循环调用、状态跟踪、终止判断。
• LLM：执行者，根据当前“思考”输出下一步动作或最终答案。
• Tools：外部能力插件，比如查数据库、发邮件、调API——LLM通过Agent申请使用它们。

三步搭出健壮调度流：从“玩具Demo”到“生产级Agent”

别被官方文档里的hello world骗了。真实场景中，你得设计容错、限流、上下文管理。以下是我在实战中验证的调度设计框架：

第一步：初始化——给Agent配好“工具箱”和“行为准则”

不是所有Tool都能随便用。你需要明确：

• 哪些工具是“只读”的（如知识库查询）？
• 哪些是“写操作”需二次确认（如扣款、删数据）？
• LLM最大思考步数是多少？避免无限循环吃光预算。

from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 初始化带约束的LLM（限制输出token，防长篇大论）
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo", max_tokens=500)

# 绑定工具列表（假设你已定义tools数组）
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)

# 创建执行器，设置最大迭代次数防死循环
agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent, 
    tools=tools, 
    max_iterations=10,  # 关键！防止LLM陷入思维漩涡
    verbose=True
)

第二步：运行时调度——用“状态机”管理LLM的“思考-行动”循环

Agent Executor内部其实是个状态机：每轮循环包含“观察输入→LLM思考→选择工具→执行工具→更新记忆→判断终止”。你要监控的关键点：

第三步：上下文管理——别让LLM患上“金鱼记忆症”

LLM默认只记得当前对话轮次。复杂任务需要跨步骤记忆（比如用户先问“北京天气”，再问“那适合穿什么”）。解决方案：

• 短期记忆：用Agent的memory参数保存最近N轮对话（适合简单QA）。
• 长期记忆：将关键信息存入向量数据库，每次调用前检索补充上下文（适合多轮业务办理）。
• 结构化记忆：用Pydantic模型强制LLM输出结构化数据，便于程序解析和传递。

from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# 启用对话记忆
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, memory=memory)

# 调用时传入历史消息
response = agent_executor.invoke({
    "input": "刚才我说要买iPhone，现在改成买iPad行吗？",
    "chat_history": [HumanMessage(content="我想买iPhone 15 Pro")]
})

避坑指南：三个让Agent崩溃的“隐形杀手”

1. 工具描述模糊：如果Tool的description写成“处理订单”，LLM根本不知道能传什么参数。必须写成“根据订单ID查询物流状态，参数：order_id(string)”。
2. 忽略速率限制：同时发起100个LLM请求？小心被OpenAI拉黑。务必在Agent外层加异步队列和令牌桶限流。
3. 无兜底策略：当LLM连续3次输出乱码时，要有熔断机制切换备用模型或转人工。

总结：Agent的灵魂是“调度”，不是“模型”

再强大的LLM，没有合理的流程调度也只是昂贵的玩具。记住这个公式：健壮Agent = 清晰的任务边界 + 受控的执行循环 + 弹性的错误处理。下次你的Agent卡住时，别急着换模型——先检查调度器是不是在裸奔。

你在设计Agent调度流程时踩过什么坑？或者有什么独门优化技巧？评论区告诉我，点赞最高的三位，送你我整理的《LangChain生产环境避坑清单》PDF！